PaddleWeekly|C#混合编程上手困难？这款推理工具准适合你

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开源发展至今&＃xff0c;越来越多的开发者使用开源代码的同时&＃xff0c;也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来&＃xff0c;在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势&＃xff0c;从加入使用&＃xff0c;到共同开发。如此正向循环&＃xff0c;不断地推动开源生态发展&＃xff0c;开源社区也不断地壮大…

本周看点速览&＃xff1a;

• 工业场景Python与C#混合开发案例开源&＃xff0c;打通C#部署最后一公里。

• 图像去噪只会DDPMs还不够&＃xff0c;逆向思维的隐式去噪扩散模型DDIM更快更强。

• 典中典GloVe词袋模型复现详解&＃xff0c;NLP入门快人一步。

C#工业相机推理工具

在深度学习领域&＃xff0c;我们通常会使用Python作为深度学习框架的前端开发语言&＃xff0c;其简洁的语法与高效的开发方式可以加速应用深度学习的过程。

在工业领域也是如此&＃xff0c;为了更便捷与多类传感器和上位系统进行通信&＃xff0c;一款合适的编程语言能够大幅度缩短开发时间&＃xff0c;C#就是其中之一。但也正是因为深度学习通常以Python为主&＃xff0c;也导致了在工业领域上可能需要用Python与C#进行混合开发&＃xff0c;其开发成本也不可小觑。在打通深度学习C#部署的最后一步上&＃xff0c;这款工业相机预测开源仓库提供了丰富的工业摄像头支持模板&＃xff0c;开发者可轻松开发出属于自己的工业场景推理工具。

项目维护者&＃xff1a;zhoujianwen

主要框架/工具组件&＃xff1a;PaddleX、DotNET Framework

GitHub链接&＃xff1a;

https://github.com/zhoujianwen/PaddleXCsharp

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Paddle DDIM

&＃xff08;隐式去噪扩散模型&＃xff09;

去噪扩散概率模型&＃xff08;DDPMs&＃xff09;在无需对抗性训练的情况即可获得高质量的图像生成&＃xff0c;但其往往需要模拟马尔可夫链的形式来生成样本&＃xff0c;这也变相拖慢了采样速度。为了加快采样速度&＃xff0c;论文提出了去噪扩散隐式模型&＃xff08;DDIMs&＃xff09;&＃xff0c;这是一类更有效的迭代隐式概率模型&＃xff0c;其训练过程与DDPMs相同&＃xff0c;但在构造方面将其替换为逆运算&＃xff0c;在提升采样速度的同时也可生成更加清晰的图像数据。

项目维护者&＃xff1a;HighCWu

主要框架/工具组件&＃xff1a;飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接&＃xff1a;

https://github.com/HighCWu/ddim

相关论文&＃xff1a;Denoising Diffusion Implicit Models

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GloVe模型实现

文本特征空间的表示有两种比较经典的模式&＃xff1a;潜在语义分析、Word2Vec。其中&＃xff0c;潜在语义分析则是通过对词对共现矩阵进行矩阵分解得到文本潜在信息&＃xff0c;很好考虑了文本统计信息&＃xff0c;而Word2Vec则是通过最大化词序列在一定长度的窗口中的共现概率&＃xff0c;可快速得到文本向量空间。

GloVe综合了两种方法的优点&＃xff0c;提出了一种基于全局词共现信息的全局对数双线性回归模型&＃xff08;global log-bilinear regression model&＃xff09;&＃xff0c;其表示的语义词向量相似度尽可能接近在统计共现矩阵中统计相似度&＃xff0c;并且不同共现的词有不同权值&＃xff0c;而且在性能方面该模型增加了耗时不长的预处理阶段来得到共现词对及共现频率&＃xff0c;对比Word2Vec显著降低了训练时长。

项目维护者&＃xff1a;fiyen

主要框架/工具组件&＃xff1a;飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接&＃xff1a;

https://github.com/fiyen/PaddlePaddle-GloVe

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上周看点传送门&＃xff1a;

  PaddleWeekly | 通道注意力新玩法&＃xff0c;FcaNet模型完整复现

• 通道注意力新玩法&＃xff0c;FcaNet复现代码完全开源&＃xff0c;可视化界面一键获取Mask&＃xff01;

• 超详细的Maml Paddle元学习方案&＃xff0c;少许样本也能训练出高准确率模型。

• 眼底彩照视盘探测99.8%MIoU路径解析&＃xff0c;高MIoU也可如此轻松。

开源项目不在规模大小&＃xff0c;大的开源项目成为行业翘楚&＃xff0c;提供全面解决思路和方式&＃xff0c;但小项目一样激动人心&＃xff0c;创意傲人。

如果你想推荐自己的项目&＃xff0c;只需简单进行项目介绍&＃xff0c;发送邮件给飞桨社区工作人员&＃xff08;zhanghongji&＃64;baidu.com&＃xff09;即有机会参与项目推荐&＃xff0c;你的代码也能给别人带来效率和价值&＃xff01;

如在使用过程中有问题&＃xff0c;可加入官方QQ群进行交流&＃xff1a;793866180。

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容&＃xff0c;请参阅以下文档。

·飞桨官网地址·

https://www.paddlepaddle.org.cn/

·飞桨开源框架项目地址·

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle

????长按上方二维码立即star&＃xff01;????

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础&＃xff0c;集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体&＃xff0c;是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨企业版针对企业级需求增强了相应特性&＃xff0c;包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业&＃xff0c;提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台&＃xff1b;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

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